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龙图腾网获悉北京骏德智算科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的数据压缩方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119886249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510040627.8，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种基于机器学习的数据压缩方法及系统是由张龙设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的数据压缩方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于数据压缩技术领域，公开了一种基于机器学习的数据压缩方法及系统。所述的方法包括如下步骤：根据若干历史多模态数据，使用机器学习算法，构建多模态特征提取模型和多模态数据压缩模型；采集实时多模态数据，使用多模态特征提取模型，提取实时多模态数据的实时多模态数据特征；根据实时多模态数据特征，使用持续学习算法，对多模态数据压缩模型进行更新，得到更新的多模态数据压缩模型；根据实时多模态数据特征，使用更新的多模态数据压缩模型，进行数据压缩，得到实时压缩数据。本发明解决了现有技术存在的泛化能力不足、新数据适应性差、存在灾难性遗忘以及训练数据依赖性高的问题。

本发明授权一种基于机器学习的数据压缩方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的数据压缩方法，其特征在于：包括如下步骤： 根据若干历史多模态数据，使用机器学习算法，构建多模态特征提取模型和多模态数据压缩模型，包括如下步骤： 采集若干历史多模态数据，并对若干历史多模态数据进行预处理，得到若干预处理后历史多模态数据； 根据若干预处理后历史多模态数据，使用多模态深度学习算法，构建多模态特征提取模型，并生成若干历史多模态数据特征； 所述的多模态特征提取模型基于CNN-GCN-LSTM算法构建；所述的多模态特征提取模型包括第一输入层、图像数据特征提取模块、图结构特征提取模块、序列特征提取模块以及第一输出层； 以预设数据类型为聚类对象，对若干历史多模态数据特征进行聚类，得到若干第一聚类中心和对应的历史多模态数据特征集群； 根据若干预设数据类型的历史多模态数据特征集群，使用对抗训练深度学习算法，构建优化的多模态数据压缩模型，并生成若干历史数据压缩经验； 所述的多模态数据压缩模型基于cGAN-MLP-DBN算法构建； 使用持续学习算法的经验回放机制，在优化的多模态数据压缩模型中设置经验回放池，并将若干历史数据压缩经验存储至经验回放池中； 使用持续学习算法的弹性权重连接机制，调整优化的多模态数据压缩模型的初始的损失函数，得到调整的损失函数，并得到最终的多模态数据压缩模型； 采集实时多模态数据，使用多模态特征提取模型，提取实时多模态数据的实时多模态数据特征； 根据实时多模态数据特征，使用持续学习算法，对多模态数据压缩模型进行更新，得到更新的多模态数据压缩模型； 根据实时多模态数据特征，使用更新的多模态数据压缩模型，进行数据压缩，得到实时压缩数据。

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